製品
要望が固まっていない顧客に問いを重ね、顧客自身が抱える課題を言葉にできるよう導いている商談のシーンです。

営業のクロージングまでの流れで、現在地を見極める方法

営業のクロージングまでの流れを順番どおりに覚えていても、提案の途中で相手の関心のずれに気づくと、次の一手を決められません。合図の読み取り、戻れる練習の場、段階別の評価がそろえば、流れの中の現在地を言い当てられます。

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順番を覚えても商談は止まります

現在地を見失う場面

提案まで進んだ後に関心が別にあると分かり、どこまで戻って話し直すかを決められないまま、商談が次回送りになります。

戻ることを失敗と捉える

戻る判断を先送りして結論を急ぐと、担当者に返ってくるのは「検討します」というひと言で、そこで商談が止まるのです。

外れた段階が残りません

振り返りが全体の印象で終わると、どの段階で相手とずれたのかを、次の商談に持ち込めません。

流れは一方通行ではありません

足りないのは現在地の見立て

営業チームで順路を共有できていても、いまどの段階にいるかを見立てる機会がありません。相手のひと言が段階の合図だと確かめる場がないためです。UMU AIロープレで、その場を整えます。

現在地を確かめる環境

合図を先に体験する

UMU AIロープレを活用することで、表情や間など言葉以外の反応を先に体験できます。担当者は相手の状態を読み違えにくくなります。

戻る判断を試せる場

起こりやすい反応をあらかじめ組み込んだ場面で、戻る判断を何度でも試せます。押し切る対応から離れられます。

段階ごとに評価が残る

練習が終わると段階別の評価が残り、どこで相手とずれたのかをたどれます。次に直す一点がはっきりすると言えます。

UMU AIロープレで合図の読み取り

実際の商談で現れる表情や沈黙といった言葉以外のサインと、感情の動きを再現するAIアバターの顧客の画面です。

表情と間で変わるAI顧客

AIアバターは待機、傾聴、思考、発話の状態を切り替え、話の進め方に応じて肯定や否定の反応を返します。相手のひと言がどの段階の合図なのかを、言葉以外の手がかりごと確かめられます。

戻る場面をあらかじめ用意

難しい顧客からの押し返しを、あらかじめ用意した反論シナリオとして安全な環境で練習できる画面です。

起こりやすい反応を用意

価格や競合の押し返しをあらかじめ設定しておくと、AIが会話の途中で自然に持ち出します。関心がずれた場面でヒアリングへ戻る判断を、安全な環境で何度でも確かめられます。

外れた段階を数値でたどれます

会話を終えた瞬間に段階ごとの点数を書き出し、どこで評価が下がったのかを示す即時レポートの画面です。

現在地の見立てを検証

練習を終えると段階別の評価が残り、現在地の見立てが合っていたかを後からたどれるのです。AIが担うのは反復の相手役と段階別の評価であり、関係づくりや最終的な判断は人が担います。

各業界で進む対話練習の実績

呼吸器領域の大手製薬企業

呼吸器領域を担当する製薬企業の営業担当者が、自宅のすきま時間を使ってAIとの練習を高い頻度で重ねているシーンです。

呼吸器領域を担当する、製薬分野のグローバル大手企業では、新製品の発売を前に、薬剤部門の責任者と診療科の責任者では話すべき内容もコミュニケーション戦略も異なり、顧客タイプ別の専門的な練習が不足していました。

UMU AIロープレを活用し、異なる顧客タイプに応じた専用AIを設定して、営業担当者が現場に出る前にそれぞれの対話を十分に練習できるようにしました。

相手が変われば進め方も変わることを、発売前に確かめられる体制が整いました。

日本の大手生命保険会社

金融・保険分野のグローバル企業で、資産設計の提案を担当するアドバイザーが、デスクで没入感のある練習に取り組んでいるシーンです。

日本で事業を展開する大手の生命保険会社では、新人育成が各支社の主導で行われ、指導方法や基準が支社ごとに異なるため、育成の質にばらつきが生じていました。

UMU AIロープレを活用し、オフラインのOJT研修を受けたグループと、UMU AIロープレで練習したグループを比べるABテストを実施しました。

その結果、3カ月後にUMU AIロープレを使ったグループの顧客向け提案数が30%増加しました(出典:導入企業へのヒアリング)。アカウント数も2,000から7,000超に拡大しています(出典:導入企業へのヒアリング)。

日本の大手食品スーパー

大手スーパーマーケットチェーンの従業員が、屋外のベンチでタブレットを使い、接客基準の練習に取り組んでいるシーンです。

日本の大手食品スーパー企業では、3,300アカウントの全社員を対象としており、店舗マネージャーや販売スタッフのクレーム対応で、現場の対応品質にばらつきがありました(出典:導入企業へのヒアリング)。

UMU AIロープレを導入し、オフライン研修とオンラインAI模擬演習を組み合わせたハイブリッド型の学習モデルを構築しました。

実際に遭遇しやすいクレーム対応シーンを再現し、安全な環境の中で最も対応が難しい顧客との対話を、繰り返し練習できるようになりました。

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UMUが選ばれる理由

28,000社突破
国内導入企業
1億人超
世界203カ国でユーザー
100社が導入
Fortune 500企業
約5,000製品中で1位
ITreview Best Software in Japan 2022
UMUとは
2015年に設立されたグローバルAIソリューションカンパニーです。AIを活用したオンライン学習プラットフォーム「UMU」を核に、学術的な根拠に基づいた実践型AIリテラシー学習プログラム「UMU AILIT(ユーム エーアイリット)」、セールスイネーブルメントソリューション「UMU AIロープレ」などの提供により、AI時代の企業や組織における学習文化の醸成とパフォーマンス向上を支援しています。
導入実績
業界トップクラスの生命保険会社・電機メーカー・製薬会社など、日本を代表する大企業が導入
製薬、金融・保険、製造、小売など幅広い業界で活用
従業員1,000名以上の大企業を中心に、営業教育や新入社員研修で導入が拡大
導入事例インタビューを公式サイトで多数公開
セキュリティ・コンプライアンス
ISO/IEC 27001:情報セキュリティマネジメントシステム (ISMS) の国際規格
ISO/IEC 27017:クラウドサービスに関する情報セキュリティ管理策
SOC 3:トラストサービス規準報告書
ISO/IEC 27018:クラウドサービス上における個人情報セキュリティに関する国際規格
ISO/IEC 27701:プライバシー情報マネジメントシステム (PIMS)
GDPR:EU一般データ保護規則
HIPAA:医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律
ISO/IEC 42001:人工知能マネジメントシステム (AIMS)
AI活用基盤
最新のエンタープライズ向けAIモデルを採用
企業データの外部共有・AI再学習への利用なし
エンタープライズ水準の高度なAIカスタマイズ
ハルシネーションのリスクを効果的に低減
多様なデータに対応し、実務での活用を支援
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